中國鐵路特種貨物運輸時效性的提升研究

摘 要：針對鐵路特種設備運輸時效性問題，文章對影響時效性的原因展開分析，并從多部門協調機制、智能調度管理以及智能化倉儲系統設計這三個角度進行方案設計，以縮短運輸處理時間，提升管理時效性。為保證方案設計的可行性，重點設計基于物聯網技術的系統硬件及軟件，并進行了詳細的功能測試。通過實驗對比傳統運輸系統和優化后系統的運輸時效性，結果表明優化方案能夠提升各環節的效率。證明物聯網技術在提升鐵路特種貨物運輸時效性方面的有效性與可靠性，為鐵路運輸系統的優化提供了實用參考。

關鍵詞：中國鐵路；特種貨物運輸；時效性提升

中圖分類號：F532 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.02.021

Abstract： In response to the problem of timeliness in railway special equipment transportation， this paper analyzes the reasons that affect timeliness， and designs solutions from three perspectives： multi-part coordination mechanisms， intelligent scheduling management， and intelligent warehousing system design， in order to shorten transportation processing time and improve management timeliness. To ensure the feasibility of the scheme design， the focus is on designing the system， hardware and software based on Internet of Things technology， and detailed functional testing is conducted. By comparing the transportation timeliness of traditional transportation systems and optimized systems through experiments， the results show that the optimization scheme can improve the efficiency of each link. The experiments prove the effectiveness and reliability of IoT technology in improving the timeliness of railway special type freight transportation， and provide practical reference for the optimization of railway transportation systems.

Key words： Chinese railways; special type freight transportation; improved timeliness

0 " "引 " "言

鐵路特種貨物運輸面臨諸多挑戰，如發貨準備過程中的操作標準化不足、運輸過程中調度系統的優化程度不高以及多部門協同機制的不完善等問題。這些問題直接影響鐵路運輸時效性。隨著物聯網技術、大數據分析和智能調度系統的不斷發展，探索這些先進技術在鐵路特種貨物運輸中的應用，對于提升運輸時效性、降低物流成本、提高服務質量具有重要的現實意義和研究價值。

1 " "中國鐵路特種貨物運輸時效性影響因素

1.1 " "發送端問題

發送端問題主要體現在發貨準備、信息傳遞兩個方面。發貨準備環節涉及貨物的包裝、標識和裝載等具體操作。如果包裝不合規，可能會導致貨物在運輸過程中受損，進而需要重新包裝并檢查，浪費時間。此外，貨物標識不清晰或錯誤，會使貨物在分揀和裝載過程中產生混淆，延長處理時間。裝載環節中，裝載方案不合理或操作不當，也會造成裝載效率低下，增加等待時間，影響整體運輸計劃。在信息傳遞方面，發貨信息包括貨物的種類、數量、目的地等關鍵數據，如果傳遞不及時，會導致調度部門無法根據最新信息進行合理的運輸計劃安排。此外，信息的不準確，如貨物數量的錯誤統計，會引發一系列后續問題，包括裝載安排的混亂和運輸計劃的頻繁調整，直接影響運輸時效。

1.2 " "運輸過程問題

運輸過程中的問題是影響特種貨物運輸時效的關鍵因素之一。由于車流量的波動，鐵路運輸的調度需要頻繁調整，導致列車運行計劃不穩定，延長運輸時間。加之一些技術站的線路布局不合理、作業設備老舊，無法高效處理特種貨物，導致列車在技術站停留時間過長，影響整體運輸效率。此外，還存在特種車輛在途經停時出現異常或故障的情況，特種車輛對運輸條件要求高，一旦在中途出現問題，維修和應急處理時間較長。尤其在偏遠地區，維修資源有限，導致故障排除時間進一步延長。

1.3 " "其他問題

針對特種設備的運輸，存在一定特殊性，會受到不同作業環境的影響，任何環節的影響均會延長生產鏈，徒增運輸成本。同時，還存在無法充分考慮特種貨物特殊需求的情況，未能精準匹配貨物特性以及運輸條件、安全性要求，從而影響時效性。針對此類問題，應進一步加強對運輸流程的管理，及時應對突發情況，如臨時增加的運輸需求或突發的天氣變化，避免調度指令滯后。

2 " "鐵路運輸管理措施

2.1 " "打造多部門協同機制

提升中國鐵路特種貨物運輸時效性，需要建立高效的多部門協同管理機制，以確保各環節的信息流轉與操作協調性。目前，在貨物發送端與接收端主要采用RFID射頻識別標簽技術，為每件特種貨物配備唯一的電子標簽，實現貨物全程跟蹤[1]。但在貨物集中區域，RFID標簽可能會因為干擾或遮擋導致讀取不準確，影響數據準確性。無線網絡穩定性問題和帶寬限制可能導致RFID標簽數據傳輸延遲，進而影響中央數據庫的信息更新以及相關調度決策。加之不同環節或部分使用設備系統兼容性問題，會導致信息共享不暢。

為克服此類情況，研究提出“GPS”與“RFID”融合形式，實現雙重定位與信息采集。在RFID無法讀取的情況下，GPS可提供貨物的實時位置信息，確保信息準確。同時，在每個運輸節點（如倉庫、裝卸點）部署邊緣計算設備，實時處理RFID標簽數據，減少數據傳輸延遲情況，緩解網絡帶寬壓力。邊緣設備可以進行初步的數據校驗與糾錯，提高數據質量。

針對該問題，可引入機器學習算法，在邊緣計算設備上運行輕量級的機器學習算法，通過分析歷史數據和實時數據，預測潛在的異常情況和瓶頸問題，提前采取措施優化運輸流程。應用支持向量機SVM算法，如式（1）所示。

（1）

其中表示核函數；和b表示模型參數。

目前中國鐵路特種貨物運輸中并未普及“GPS”與“RFID”混合定位技術，此次設計能夠提高貨物定位的準確性。在RFID信號受干擾或遮擋時，GPS可以提供備用的定位信息，確保貨物在運輸全過程中的可追溯性。

2.2 " "智能調度管理

信息共享平臺建設是多部門協同管理的核心，用于智能調度管理，確保鐵路特種設備運輸管理及操作人員能夠直接通過平臺了解貨物信息及運輸情況，實現實時共享與聯動操作。通過物聯網傳感器網絡實時采集貨物狀態、位置等數據，利用RFID標簽和GPS模塊實現全程跟蹤。發貨單位在貨物裝載完成后，通過平臺上傳貨物信息，調度部門可以根據最新的貨物信息進行運輸計劃安排，避免因信息滯后導致的調度混亂。具體技術應用步驟如下。

2.2.1 " "打造中央數據處理系統

中央數據處理系統使用分布式數據庫（如Hadoop）存儲和管理海量數據。MapReduce算法用于大規模數據處理和分析，其函數表達如式（2）所示。為保證信息傳輸的實時性，需在列車、貨物和運輸節點部署物聯網傳感器，實時采集運輸過程中的位置、速度、溫度、濕度等關鍵數據。這些數據通過無線傳輸網絡，如5G網絡，實時上傳至中央調度系統，確保數據的及時性和準確性。

（2）

其中Map函數將輸入數據映射為，而Reduce函數則將聚合為最終結果，此過程將數據集成，匯總至中央存儲空間。通過分析這些數據，系統可以識別出運輸過程中存在的潛在問題，例如特種貨物在某些節點的滯留時間過長，或某些線路上的運輸效率偏低。

此次針對中央數據處理系統設計中，在分布式數據庫的基礎上引入MapReduce算法，目的在于實現對大規模數據的處理與分析，其中Map函數將輸入數據映射為中間結果，而Reduce函數將這些中間結果聚合為最終結果。這一過程實現了數據的高效處理和集成，確保數據分析的及時性。中央數據處理系統通過分析實時上傳的數據，識別運輸過程中存在的潛在問題。例如，系統可以識別出特種貨物在某些節點的滯留時間過長，或某些線路上的運輸效率偏低。這些分析結果可以為調度決策提供數據支持。

2.2.2 " "智能調度算法優化

在傳統調度算法基礎上，引入強化學習算法DQN，進行路徑優化和資源配置。強化學習通過與環境的不斷交互學習最佳策略，適應動態變化的運輸環境，優化調度決策[2]。其算法如式（3）所示。

（3）

其中表示狀態s下執行動作a的價值，r為及時獎勵；γ為折扣因子；為執行后動作的新狀態。

利用此算法，能夠與運輸環境進行交互，持續學習和適應環境的變化，如交通狀況、車輛位置、天氣變化等。并計算最佳運輸路徑和資源配置方案，實時調整運輸計劃，以確保特種貨物能夠按時、高效地到達目的地。[3]同時，該算法還能對運輸資源進行合理配置，包括車輛、人員等，從而最大限度提高運輸效率，減少資源浪費。

智能調度系統還應具備實時監控和動態調整功能。通過實時監控運輸過程中的各項參數，系統能夠及時發現異常情況并進行調整。例如，當某條運輸線路發生故障時，系統能夠迅速計算并推薦替代路線，確保運輸不中斷。同時，系統可根據實時數據調整列車運行速度、順序等內容，優化運輸效率。通過整合實時數據采集、大數據分析、機器學習和優化算法，智能調度系統能夠顯著提升中國鐵路特種貨物運輸的時效性與可靠性，確保運輸過程高效、精準。

2.3 " "建設智能卸貨與倉儲系統

在到達環節，通過建設智能卸貨與倉儲系統，提高卸貨效率與倉儲管理水平。智能卸貨系統利用傳感器、機械手臂等技術，實現貨物的自動卸載與分類。倉儲系統則通過物聯網技術，實現貨物的自動入庫、定位、管理。物聯網平臺整合這些數據，生成貨物的實時地圖，管理人員可以通過終端設備隨時查看貨物位置和狀態。入庫時，自動導引小車（AGV）根據中央系統的指令，將貨物運輸到指定倉位，完成自動入庫。

結合大數據分析，倉儲系統能夠根據貨物的特性和需求，自動優化倉儲布局。具體分析步驟如下。

2.3.1 " "數據采集

通過傳感器和物聯網設備，實時采集貨物的種類、數量、尺寸、重量和存儲條件等數據。

2.3.2 " "數據處理分析

利用分布式計算框架（如Hadoop）對海量數據進行處理，通過機器學習K-means聚類算法對貨物進行分類，并優化倉儲布局，其算法表達形式如式（4）所示。

（4）

其中k表示聚類數量；ni表示第i類中的樣本數量；表示第j個樣本；表示第i類的中心。

2.3.3 " "布局優化

根據分析結果，系統自動調整貨物的存儲位置，優先安排高頻出入庫的貨物在便于存取的位置，減少貨物堆積時間。優化后的布局使得AGV的運行路徑最短，提升整體倉儲效率。

此外，倉儲系統還集成了環境監控功能，通過溫濕度傳感器、氣體傳感器等設備，實時監測倉庫內的環境條件，確保特種貨物在合適的條件下存儲。若檢測到異常，系統會自動報警，并采取相應的調控措施，如啟動通風系統或調節溫度，保證貨物安全[4]。通過這些技術手段，智能卸貨與倉儲系統的設計能夠大幅提高貨物卸載便捷程度與倉儲管理效率，確保特種貨物運輸的時效性與可靠性，實現高效、智能的物流管理。

3 " "基于物聯網技術提升鐵路特種貨物運輸時效性

3.1 " "硬件設計

由于鐵路特種貨物運輸管理系統的功能要求較多，因此在系統設計時應重點思考硬件主控性能，搭配穩壓電路與程序調試接口，保證各模塊之間能夠有效聯動，以支撐系統的平穩運作，框架如圖1所示。具體硬件設計如表1所示。

3.1.1 " "傳感器節點

負責采集運輸過程中的關鍵參數，如溫度、濕度、振動等。溫度傳感器采用DS18B20型號，測量范圍-55℃至+125℃，精度±0.5℃。濕度傳感器采用DHT22型號，測量范圍0%～100%RH，精度±2%RH。振動傳感器采用ADXL345型號，加速度范圍±16g，精度±0.05g。這些傳感器通過I2C或SPI接口連接到微控制器，實現數據采集與初步處理。

3.1.2 " "處理器選擇

ARM Cortex-M7 處理器，具有更強的計算能力和低功耗特點。該處理器內置的神經網絡加速器（NPU）支持實時運行邊緣AI算法，實現本地數據處理與智能決策。通過配置雙核架構，實現傳感數據處理與通信任務的并行執行，提升系統響應速度[5]。

3.1.3 " "通信模塊

無線通信采用ESP8266 Wi-Fi模塊，實現數據的無線傳輸。ESP8266通過UART接口與處理器連接，支持TCP/IP協議棧，能夠將傳感器數據實時上傳至云服務器。有線通信模塊通過RS485接口模塊，實現長距離有線通信，適用于復雜環境下的數據傳輸。

3.1.4 " "存儲單元

引入FRAM（鐵電隨機存儲器）作為存儲單元，具有高速讀寫和高耐久性特點。采用Cypress FM25V10芯片，提供1Mb的存儲空間，通過I2C接口與處理器連接，確保數據存儲的高可靠性和長時間保存。

3.1.5 " "調試接口

使用ST-LINK調試器，通過SWD接口實現對處理器的調試編程，方便開發與維護。

3.2 " "軟件開發

軟件系統需要集成數據采集、傳輸、存儲、分析以及可視化等功能，確保整個運輸過程的高效管理和實時監控。傳感器節點通過I2C或SPI接口采集溫度、濕度、振動等數據，這些數據通過嵌入式固件在微控制器上處理，并通過MQTT協議上傳至云

端[6]。使用Amazon S3或阿里云OSS等對象存儲服務，確保數據的可靠存儲和高可用性。傳感器數據通過RESTful API接口上傳至云存儲，并采用時間序列數據庫（如InfluxDB）進行結構化存儲。同時引入時間序列數據庫，優化序列數據的寫入、查詢等性能。

前端使用React或Vue.js框架開發，提供友好的用戶界面和交互體驗。數據可視化采用D3.js或ECharts庫，動態展示溫度、濕度、振動等關鍵參數的變化趨勢以及歷史記錄。移動應用通過iOS和Android平臺進行原生開發，提供隨時隨地的監控、報警功能。

4 " "系統功能測試

通過模擬實驗，對比現有運輸系統與基于物聯網技術優化后的系統在特種貨物運輸時效性上的差異，驗證優化方案的有效性。選取兩個相同運輸線路和貨物類型的測試組，對照組（CG）使用現有的傳統運輸系統。實驗組（EG）使用優化后的物聯網技術運輸系統。通過對兩個測試組在相同條件下的多次運輸任務，記錄各環節的運輸時間，包括發貨準備、運輸過程、到達處理等。每組進行6次運輸任務，以確保數據的隨機性和代表性，結果如表2所示。

實驗結果表明，優化后的物聯網技術運輸系統在總運輸時間上顯著優于現有的傳統運輸系統。對照組的平均總運輸時間為48.90h，而實驗組為39.53h，時間減少了9.37h，提升了約19.2%。各個環節的時間減少分別為：發貨準備減少1.78h（35.2%），運輸過程減少6.48h（17.4%），到達處理減少1.10h（16.5%）。總體來看，此次基于物聯網技術的鐵路特種設備運輸方案對運輸時效性具有一定積極影響。

5 " "結 " "語

綜合來看，物聯網技術在實時數據采集、動態調度管理和多部門協同機制中的應用，能夠進一步提高鐵路特種設備運輸時效性。在打造新管理系統時，應明確當前影響因素與技術限值，在原有基礎上持續優化。通過引入傳感器網絡、機器學習算法，不僅能夠解決傳統運輸系統的滯后問題，同時還為未來物流創新提供新的思考方向，推動鐵路物流產業的智能化發展。

參考文獻：

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